Асоціативні процесори кореляційного розпізнавання образів

Abstract

В дисертаційній роботі вперше розроблені методи та засоби опрацювання сигналів на основі асоціативних спецпроцесорів з використанням нейрокомпонентів, що реалізують кореляційне опрацювання в Хеммінговому просторі. Виконано аналіз структур та функцій процесорів з нейрокомпонентами на основі різних моделей нейронів. Досліджена реакція нейрона на гармонічний сигнал та виконана формалізація його вихідного імпульсного потоку. Вперше запропонований метод квадратично-імпульсного перетворення гармонічних сигналів та досягнуто суттєве спрощення аналітики розпізнавання гармонічних сигналів. Вперше запропонований метод кореляційного опрацювання та розпізнавання сигналів з асоціативною нарощуваною пам’яттю. Вперше розроблений метод передавання інформації на основі системи залишкових класів та отримано аналітичний вираз для розрахунку початкової надлишковості модулів. Запропонована структура пристрою реалізації методу квадратично-імпульсного перетворення гармонічних сигналів на основі додаткового введення в структуру пристрою квадратора, що дозволило зменшити структурну та апаратну складність пристрою по відношенню до відомих. Розроблена мікроелектронна модель аксона нейрона, яка у порівнянні з відомими аналогами характеризується зменшеною структурною, апаратною і часовою складністю. Розроблений спецпроцесор розпізнавання гармонічних сигналів на основі моделі аксона та динамічного рекурентного нейрона. Розроблена структура та схемотехніка багатоканального пристрою для обчислення знакової кореляційної функції та розрахована його часова та апаратна складність. Реалізований асоціативний спецпроцесор з нейрокомпонентами впроваджений у системі розпізнавання накидів та коротких замикань у високовольтних лініях електропередач. В диссертационной работе впервые разработаны методы и средства обработки сигналов на основе ассоциативных спецпроцессоров с использованием нейрокомпонентов, реализующих корреляционную обработку в Хемминговом пространстве. Проанализированы принципы и методы распознавания образов. Исследована структура, функции и компоненты ассоциативных процессоров, включающие модификации ассоциативной памяти. Систематизированы и исследованы характеристики корреляционных процессоров для идентификации характеристик сигналов, а также получены их сравнительные диаграммы временной и аппаратной сложности. Выполнен анализ структур и функций процессоров с нейрокомпонентами на основе различных моделей нейронов. Исследована реакция нейрона на гармоничный сигнал и выполнена формализация его выходного импульсного потока. Впервые предложен метод квадратично-импульсного преобразования гармонических сигналов и достигнуто существенное упрощение аналитики распознавания гармонических сигналов. Разработана функциональная схема нейроподобного компонента ассоциативного процессора, который реализовывает квадратично-импульсное преобразование гармонического сигнала в импульсный поток. Впервые предложен метод корреляционной обработки и распознавания сигналов с ассоциативной наращиваемой памятью. Впервые разработан способ передачи информации на основе системы остаточных классов и получено аналитическое выражение для расчета начальной избыточности модулей. Предложена структура устройства реализации метода квадратично-импульсного преобразования гармонических сигналов на основе дополнительного введения в структуру устройства квадратора, что позволило уменьшить практически вдвое структурную и аппаратную сложность устройства по отношению к известным, а также достичь расширения функциональных возможностей путем упрощенного выделения особых точек гармонического сигнала. Разработана микроэлектронная модель аксона нейрона, которая по сравнению с известными аналогами характеризуется уменьшенной структурной, аппаратной и временной сложностью, на 2 порядка более высоким быстродействием, а также регулярной архитектурой, что упрощает ее микроэлектронную реализацию, в том числе на основе нанотехнологий. Разработанный спецпроцессор распознавания гармонических сигналов на основе модели аксона и динамического рекуррентного нейрона, а также согласно предложенного критерия оптимальности рассчитаны оптимизированные весовые коэффициенты, что по сравнению с известными аналогами позволило в 4 раза повысить отношение величины главного лепестка до максимального значения лепестка знаковой корреляционной функции. Разработана структура и схемотехника многоканального устройства для вычисления знаковой корреляционной функции и рассчитана его временная и аппаратная сложность. Выполнена верификация предложенного метода распознавания гармонических сигналов при скачках и коротких замыканиях в высоковольтных линиях электропередач на основе экспериментальных данных. Разработан алгоритм и программное обеспечение распознавания скачков и коротких замыканий на интервале одного периода промышленной частоты, а также структура спецпроцессора вычисления порогового значения импульсно-квадратичной функции. Methods and means of processing of signals based on associative processors with the use of special neural components that implement correlation processing in Hemming space were first developed in the thesis. Structure and function of the processor with neural components based on different models of neurons were analyzed. Response of the neuron to harmonic signal was researched and initial formalization of this neuron's pulse flow was made. Method of square-pulse conversion of harmonic signals was first proposed and significant simplification of analysts of harmonic signals' recognition was achieved. Method of correlation processing and recognition of signals with associative stackable memory was first proposed . Method of transmitting of information based on system of residual classes was first proposed and analytical expression for primary redundancy of modules was obtained. Structure of the device which implements the method of square-pulse conversion of harmonic signals based on additional input squarer into the structure of the device was proposed, that allows reducing almost twice structural and hardware complexity of the device comparing with known devices. The developed microelectronic model of neuron's axon is characterized by reducing of structure, hardware and time complexity comparing with the known structural analogues. Special processor for recognition of harmonic signals based on model of axon and dynamic recurrent neuron was developed. The structure and circuitry of multichannel device for computing the sign of the correlation function and it’s temporal and hardware complexity was calculated. Associative special processor with neural components was embedded in the system of recognition of leap and short circuits in high-voltage power lines.